事实上，双足类人动物可能即将到来——但四足动物已经出现了。他们在实验室里，在发电厂和炼油厂进行检查，踢足球，甚至——很多人都担心——成为警察。Boston Dynamics 的 Spot 是同类产品中最容易辨认的，但许多初创公司和研究机构已经对这一类别做出了自己的贡献。虽然两足动物的供应商希望证明他们的工作，但四足动物正在完成这项工作。
谷歌 DeepMind 的团队（最近吸纳了 Alphabet 陷入困境的 Everyday Robots 团队的大部分成员）刚刚发布了一份研究论文，概述了一个潜在的基准测试系统来量化这些机器的性能。有了像“Barkour”这样的名字，人们不得不怀疑该部门是否从标题中倒退了。
谷歌研究指出了四足动物多年来完成的各种令人印象深刻的壮举，从爬山到跑步和跳跃（“翻转比走路容易得多，”一位麻省理工学院教授曾告诉我），但并没有真正的基线用于确定系统效能。
鉴于这些机器的灵感来自动物，研究团队确定真实的动物将为其机器人对应物提供最佳性能模拟。这意味着在实验室中设置一个障碍训练场并让一只狗跑——看看上面那个顽强的小香肠。该课程由 5×5 米区域内的四个障碍物组成，它注意到它比激发它灵感的狗表演更密集。
性能评级为 0 到 1——一个简单的二进制来确定机器人是否能在 10 秒左右的时间内成功穿过空间，就像一只同样大小的狗那样。各种处罚是针对慢速以及跳过或失败课程中的障碍。
谷歌总结道:我们认为，为有腿机器人开发基准是量化动物级敏捷性进展的重要的第一步。我们的研究结果表明，Barkour 是一个具有挑战性的基准，可以轻松定制，并且我们解决基准的基于学习的方法为四足机器人提供了一个单一的低级策略，可以执行各种敏捷的低级技能。
